【摘 要】
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信贷交付是我国居民当今主流的交易方式之一,个人信用贷款不仅可以解决个人资金周转问题,也是近年来我国银行业盈利的核心所在。伴随着个贷业务规模不断扩大,违约事件发生频率却呈上升趋势,因此,准确高效地识别潜在违约风险,完善优化个贷违约预测模型,有助于加速银行业在个人信贷领域的健康发展。在以往的金融信用风控研究中,为了找出所有用户中少数类别即违约用户,研究者通常使用传统机器学习模型对违约用户进行分类预测,
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信贷交付是我国居民当今主流的交易方式之一,个人信用贷款不仅可以解决个人资金周转问题,也是近年来我国银行业盈利的核心所在。伴随着个贷业务规模不断扩大,违约事件发生频率却呈上升趋势,因此,准确高效地识别潜在违约风险,完善优化个贷违约预测模型,有助于加速银行业在个人信贷领域的健康发展。在以往的金融信用风控研究中,为了找出所有用户中少数类别即违约用户,研究者通常使用传统机器学习模型对违约用户进行分类预测,在建模过程中未采用或仅采用了常规的特征筛选方法。因此,本文将聚焦于特征选择与不平衡数据的处理进行分类模型的构建。数据源于2021年CCF大赛提供的10000条个贷信息样本。在进行数据预处理后,设计组合式FIREF-ENET特征选择法,该方法第一步组合随机森林特征重要性筛选法和递归特征消除法,第二步再采用弹性网法进一步剔除冗余特征。与未进行特征选择和进行金融风控中常用的特征选择法皮尔逊相关系数法和信息增益法相比,组合式特征选择方法在分类准确率上有1.7%～2.6%的提升,F1值有18.7%～33.2%的提升。其次,由于数据集不平衡,对特征选择后的样本集采用随机欠采样、SMOTE过采样、Border Line-SMOTE过采样和SMOTE-Tomek混合采样四种方式分别构建平衡子样本。最后,基于逻辑回归和随机森林、XGBoost、Light GBM和CatBoost四种树类集成模型分别对四个平衡子样本建立个贷违约预测模型,并采用贝叶斯对参数进行调优。实验表明“SMOTE-Tomek+CatBoost”为最优组合模型,AUC值为0.880,F1值为0.589,召回率可达到0.885。并且基于该模型对特征计算SHAP值,进行重要性排序,对影响违约状况发生的关键因素进行分析。DGFISCSBCI哦为了进一步提高F1值,建立由SMOTE-Tomek采样法和双层Stacking模型组成的ST-Stacking违约预测模型。实验表明该模型可以大幅度提升F1值,达到0.903。再进一步验证模型在现实中可能面对的极度失衡样本集时的分类能力,对原样本集进行二次失衡化后再次实验,结论表明在采用SMOTE-Tomek采样法后,Stacking模型的准确率和F1值得到提高。证明基于FIREF-ENET特征选择法的ST-Stacking违约预测模型是理想的个贷违约预测模型。
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